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节点 n33

改了什么

运行?一次完整的自动搜索或 Agent 会话,有自己的锁定配置和证据包。20261002-202908-search-t1-scr-C
父节点n16
子节点—
操作?种子:人写的起点;改进:在父节点上改;草稿:从头写;修复:修父节点的报错。改进
状态已打分
分数搜索目标分 50.48(-1.2) · X3 50.48(-1.2) · 3 次复测均分 49.38
审查通过 1 越界读取:未发现问题——run.py 只通过 src.task1_temporal.view_io 的 load_manifest/panel_genes/read_stage(g37_common.py stage_pair/growth_rates)读视图内数据,全文无绝对路径、'..'、/mnt、/home、data/raw、downloads、评分器路径或网络访问(grep 无命中)。; 2 硬编码目标统计量:未发现问题——run.py 的常量(N_HVG=3000、LATENT_DIM=15、BLEND_DECODED=0.30、ZERO_ACT_* 等)均为模型/混合超参数,…
用时?从运行开始到结束(或到现在)的挂钟时间。2 分
程序版本888c5b8650467c83ba35a402b33131c0275e48eb (programs.git)

方法说明?节点程序自带的 METHOD.md:这个程序做了什么、为什么。

来自 programs.git 888c5b8650:solution/METHOD.md

改了什么

相对父节点只改一处(零位点激活机制的参数):

  1. ZERO_ACT_PERCENTILE 从 80 提高到 95:只有解码值超过该基因所有细胞第95百分位时才考虑激活,大幅减少伪激活位点数量;
  2. ZERO_ACT_BLEND 从 0.4 降到 0.1:即使触发激活,写入比例也极小,最小化对基因间共变结构的破坏。

理由:父节点 ANALYSIS 明确指出 covariation -7.08 是最大损失,疑似零位点激活引入系统性共变失真。建议"把 ZERO_ACT_PERCENTILE 从 80 提到 95、ZERO_ACT_BLEND 从 0.4 降到 0.1"。保留 N_HVG=3000 和 BLEND_DECODED=0.30 不变,以隔离该机制的效果并保留 cell_state 增益。

用到的知识与出处

  • 父节点 ANALYSIS 的 next_suggestions 第1条:回退或保守化零位点激活,单独评估对 covariation 的影响。
  • 父节点 ANALYSIS lessons 第3条:在零位点按解码值写入表达会直接改变基因间相关性结构。
  • 父节点 ANALYSIS lessons 第4条:两组此消彼长时应优先保住分值更高的组(covariation 权重 20% vs cell_state 30%,但 covariation 损失远超 cell_state 增益)。

调研员的计划

名称native r0: Change 1: Replace:
BLEND_DECODED = 0.30
ZERO_ACT_BLEND = 0.4
ZERO_ACT_PERCENTILE = 80.0
with:
BLEND_DECODED = 0.
动机OpenEvolve native generation (route C), parent 16, round 0 of 3, half-A score 51.3133
做法## 改了什么
相对父节点只改一处(零位点激活机制的参数):
1. ZERO_ACT_PERCENTILE 从 80 提高到 95:只有解码值超过该基因所有细胞第95百分位时才考虑激活,大幅减少伪激活位点数量;
2. ZERO_ACT_BLEND 从 0.4 降到 0.1:即使触发激活,写入比例也极小,最小化对基因间共变结构的破坏。

理由:父节点 ANALYSIS 明确指出 covariation -7.08 是最大损失,疑似零位点激活引入系统性共变失真。建议"把 ZERO_ACT_PERCENTILE 从 80 提到 95、ZERO_ACT_BLEND 从 0.4 降到 0.1"。保留 N_HVG=3000 和 BLEND_DECODED=0.30 不变,以隔离该机制的效果并保留 cell_state 增益。

## 用到的知识与出处
- 父节点 ANALYSIS 的 next_suggestions 第1条:回退或保守化零位点激活,单独评估对 covariation 的影响。
- 父节点 ANALYSIS lessons 第3条:在零位点按解码值写入表达会直接改变基因间相关性结构。
- 父节点 ANALYSIS lessons 第4条:两组此消彼长时应优先保住分值更高的组(covariation 权重 20% vs cell_state 30%,但 covariation 损失远超 cell_state 增益)。

代码改动?这个节点的程序和父节点程序的逐行差别:绿色是新增,红色是删除。

对比:父节点版本 7450da4bce。改动的文件:solution/METHOD.md +7 −8、solution/run.py +2 −2

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 5007fd5..b5ecb31 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,12 +1,11 @@ ## 改了什么-相对父节点的全部改动:-1. 移除严格 addnz 约束:原来只在非零位点写入修改,现在对零位点增加阈值激活机制——当解码值超过该基因所有细胞解码值的第80百分位且绝对值>0.1时,以 ZERO_ACT_BLEND=0.4 的比例写入,允许预测新激活的DE基因;-2. BLEND_DECODED 从 0.25 提升到 0.30,增加非零位点的DE信号传递;-3. N_HVG 从 2000 增加到 3000,扩大VAE覆盖的基因范围,使更多潜在DE基因进入模型。+相对父节点只改一处(零位点激活机制的参数):+1. ZERO_ACT_PERCENTILE 从 80 提高到 95:只有解码值超过该基因所有细胞第95百分位时才考虑激活,大幅减少伪激活位点数量;+2. ZERO_ACT_BLEND 从 0.4 降到 0.1:即使触发激活,写入比例也极小,最小化对基因间共变结构的破坏。 -理由:de_recovery 45.16 是最弱分组(比 ot_moscot 低 6.22),直接原因是 addnz 阻止了对零→非零转变的预测。阈值激活在保守性和DE恢复之间取平衡:只在解码器高置信度预测表达时才写入,避免噪声破坏 cell_state。+理由:父节点 ANALYSIS 明确指出 covariation -7.08 是最大损失,疑似零位点激活引入系统性共变失真。建议"把 ZERO_ACT_PERCENTILE 从 80 提到 95、ZERO_ACT_BLEND 从 0.4 降到 0.1"。保留 N_HVG=3000 和 BLEND_DECODED=0.30 不变,以隔离该机制的效果并保留 cell_state 增益。  ## 用到的知识与出处-- 父节点 ANALYSIS 的 next_suggestions 第2条:放开 addnz 限制,允许在原始为零但 HVG 解码值高的位点写入表达。-- 方法卡 k035:HVG 训练,非 HVG 保留;高斯 VAE 在 log1p(CP10k) 上工作。-- Lopez R. et al. scVI, Nat Methods 2018:VAE 框架。+- 父节点 ANALYSIS 的 next_suggestions 第1条:回退或保守化零位点激活,单独评估对 covariation 的影响。+- 父节点 ANALYSIS lessons 第3条:在零位点按解码值写入表达会直接改变基因间相关性结构。+- 父节点 ANALYSIS lessons 第4条:两组此消彼长时应优先保住分值更高的组(covariation 权重 20% vs cell_state 30%,但 covariation 损失远超 cell_state 增益)。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 77632b3..6ad8a1d 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -50,8 +50,8 @@ LR = 1e-3 K_NEIGHBORS = 20 LAMBDA = 0.5 BLEND_DECODED = 0.30-ZERO_ACT_BLEND = 0.4-ZERO_ACT_PERCENTILE = 80.0+ZERO_ACT_BLEND = 0.1+ZERO_ACT_PERCENTILE = 95.0 ZERO_TRANSITION = int(os.environ.get("ZERO_TRANSITION", "0")) N_THREADS = 8 

调研来源?调研员查到并用到的知识条目和文献检索结果(只列标题和编号)。

没有记录调研来源。

分析结果?分析员写的 ANALYSIS.json:改了什么、各组分数怎么变、假设是否成立、经验和下一步建议。

改了什么只改零位点激活机制的两个参数:ZERO_ACT_PERCENTILE 80→95、ZERO_ACT_BLEND 0.4→0.1;N_HVG=3000、BLEND_DECODED=0.30 保持不变(diff 仅 run.py 两行 + METHOD.md)。
各组分数的变化cell_state:变坏(超噪声):50.92 vs 59.68,-8.76
covariation:变好(超噪声):57.03 vs 47.73,+9.30;榜分 50.48 vs 51.66,-1.19(噪声内偏负)
de_recovery:噪声内偏负:44.45 vs 45.90,-1.45(T1 噪声约 2)
direction:噪声内:50.73 vs 50.96,-0.23
family_idvae_decoded_blend
假设是否成立是
经验
  1. 父节点 ANALYSIS 的归因得到验证:零位点激活确实是 covariation 失真的主因,把 percentile 80→95、blend 0.4→0.1 后 covariation +9.30。
  2. 但同一机制也是 cell_state 增益的来源:保守化后 cell_state -8.76,说明零位点写入不是'只伤共变的纯噪声',而是共变与 cell_state 的直接权衡,无法靠单一 blend 系数同时改善两组。
  3. 净榜分 -1.19 落在 T1 约 2 分噪声内,因此这种'两组对冲'的参数改动对榜分几乎无净收益,不宜作为主搜索方向。
  4. cell_state 的下降幅度(-8.76)大于 de_recovery(-1.45),提示父节点 cell_state 59.68 的高分主要由激进的零位点写入(blend 0.4、p80)撑起,而不是 N_HVG=3000 或 BLEND_DECODED=0.30。
  5. 改动很小(2 个标量)但耗时从 10.5s 升到 13.6s、内存不变 1.53GB,说明耗时波动主要来自训练/环境噪声而非激活位点数量,耗时不应作为该机制强度的判据。
mechanism_active是
下一步建议
  1. 针对 covariation+cell_state 对冲:把零位点激活限定在 DE 掩码内(只对父本/子本判定为 DE 或解码值 top-k 且原始为零的 HVG 位点激活),其余零位点保持严格 addnz,参数取 percentile 95、blend 0.4,目标 covariation 不掉且 cell_state 回到 57+。
  2. 针对 cell_state:既然零位点写入是其主要来源,恢复 ZERO_ACT_BLEND=0.4 但改为按基因相关性校正写入——写入前把该基因的解码值向量对已有非零表达做去均值/协方差缩放,使写入不引入新的跨基因相关方向,同时保留 N_HVG=3000、BLEND_DECODED=0.30。
  3. 针对 de_recovery(最弱组,44.45):不再动零位点参数,改为提高 DE 方向的信号强度,例如对判定为上调的基因把 BLEND_DECODED 从 0.30 提到 0.45 并对下调基因做非负截断,单独一组实验只改这一项以便隔离效应。

对话摘要?每个角色和大模型对话的统计:轮数、工具调用、用时、token 数和最后的回答摘录;原始记录只给路径。

只给统计和最后回答的摘录;完整对话请到原始记录位置里列出的文件看。

分析员

角色?调研员写计划、工程师改代码、分析员解读分数、审查员检查作弊。分析员 alibaba-token-plan-cn/qwen3.8-max
调用次数1 次
轮数?大模型一共回复了几轮(每轮可以调用多个工具)。5
工具调用?大模型调用读文件、执行命令等工具的次数,按工具名统计。共 5 次:bash 4、write 1
用时不到 1 分
token 数?输入 / 输出(含思考)的 token 数,来自接口返回的用量。输入 7,681 · 输出 1,309 · 思考 663
任务(第一行)分析节点 n33 的打分结果,写 ANALYSIS.json
最后的回答(摘录)
ANALYSIS.json written
原始记录位置?完整对话记录在 Spark 上的文件路径;看板不复制原始内容。/home/spark-longxinyang/vec/runs/formal/20261002-202908-search-t1-scr-C/nodes/33/analyst.jsonl 13 KB
/home/spark-longxinyang/vec/runs/formal/20261002-202908-search-t1-scr-C/nodes/33/analyst.stderr

native

角色native alibaba-token-plan-cn/qwen3.8-max
调用次数3 次
轮数0
工具调用共 0 次:—
用时1 分
token 数输入 68,352 · 输出 788 · 思考 2,979
任务(第一行)—
最后的回答(摘录)—
原始记录位置—

审查员

角色审查员 alibaba-token-plan-cn/qwen3.8-max
调用次数1 次
轮数5
工具调用共 13 次:read 9、bash 2、glob 1、write 1
用时不到 1 分
token 数输入 18,292 · 输出 1,519 · 思考 1,240
任务(第一行)审查节点 n33 的程序是否越界读取、写死目标、钻评分器漏洞
最后的回答(摘录)
REVIEW.json written
原始记录位置/home/spark-longxinyang/vec/runs/formal/20261002-202908-search-t1-scr-C/nodes/33/reviewer.jsonl 83 KB
/home/spark-longxinyang/vec/runs/formal/20261002-202908-search-t1-scr-C/nodes/33/reviewer.stderr

stream

角色stream
调用次数0 次
轮数3
工具调用共 0 次:—
用时1 分
token 数输入 68,352 · 输出 788 · 思考 2,979
任务(第一行)—
最后的回答(摘录)
<tool_call>
{"name": "Bash", "arguments": {"command": "find /home/spark-longxinyang/.local/state/vec-report/calls/2-202908-search-t1-scr-C-n33-075de2/work -type f | head -30"}}
</tool_call>
<tool_call>
{"name": "Bash", "arguments": {"command": "ls /home/spark-longxinyang/.local/state/vec-report/calls/2-202908-search-t1-scr-C-n33-075de2/work/solution/ 2>/dev/null || echo \"no solution dir\""}}
</tool_call>
原始记录位置/home/spark-longxinyang/vec/runs/formal/20261002-202908-search-t1-scr-C/nodes/33/native/0/stream.jsonl 3 KB
/home/spark-longxinyang/vec/runs/formal/20261002-202908-search-t1-scr-C/nodes/33/native/1/stream.jsonl 1 KB
/home/spark-longxinyang/vec/runs/formal/20261002-202908-search-t1-scr-C/nodes/33/native/2/stream.jsonl 1 KB